一開始做產品的時候對訂定使用滿意度指標毫無概念，產品準備上線時看了網路一些指標優劣的文章，馬上覺得NPS分數比3/5級滿意度潮太多了，於是就直接用了(剛好當時的調查工具也有template可以選)。不過現在回想起來，當初好像沒有想清楚指標的適用性。
甚麼是NPS分數
這個實在有太多文章講過了，但還是簡述一下。
NPS(Net Promoter Score)是用來衡量顧客忠誠度的指標，中文一般稱作「淨推薦值」，透過詢問顧客願意推薦的程度(0-10分)，將受訪者分為推薦型(promoter)、被動型(passives)和批評型(detractors)三類；最後將推薦型與批評型的比例相減，得到NPS分數。
推薦分數0-10分的設計解決了過去3級、5級滿意度的問題：一般消費者如果沒甚麼特別不滿，會傾向勾選『滿意』或『普通』，但實際上並不太表他們真心喜歡你的服務、或願意幫你推薦給親朋好友，所以可能企業看到問卷顯示70~80%的滿意度，卻沒有因此反映在實際業績上。
使用NPS分數指標的好處
最早提出NPS分數的是一篇經典商管文章：Reichheld教授2003年在哈佛商業評論發表的The One Number You Need to Grow。最開始想解決的問題是從美國企業評估分公司或經銷商營運績效的角度出發，希望找到一套簡單可輕易被一線經理人使用、又可反映實際營收的顧客指標，最後提出了後來使用NPS方法的經典問題：「你有多大的意願推薦[公司名稱]給你的親友? 」。
研究團隊發現在橫跨六個產業、十四家公司的數據中，NPS分數與年營收成長率呈顯著正相關，反映用戶自主的口碑行銷有助企業營收成長。而近10年許多網路公司利用NPS分數進行分析決策，最常被提出來例子的應該是Airbnb。
每個人使用NPS後都會得到一組介於-100~100的數字，這個數字代表甚麼意思?15分是好還是不好?那48分呢?
許多支援客戶市調、客戶經營的公司都會有提供指標比對基準(benchmark)，例如SurveyMonkey或HubSpot，包含不同產業或其中不同公司，雖然沒有一個統一個標準，但企業根據自己與同產業龍頭的比較，便可知道自己在顧客心中位置的落差。
(不過這點我自己在產品內使用NPS問卷時倒是有些小困擾: 找不到適合的產品做benchmark，只能在每一版本的迭代過程自己跟自己比較。)
另外我覺得這種詢問是否推薦的問法，在中文語境、受訪者文化背景上與英語系做的研究多少無法直接適用；我個人做過一個無聊的實驗，將我的產品問卷裡本來包含推薦文字的文案改成一般的滿意度問題，但保留0-10分的給分設計：「從0-10分，你對[產品名稱]的滿意度為何?」。最後的結果是，不同文案得到的NPS分數沒有顯著差異。
雖然不是一個很嚴謹的實驗，但也讓我自己思考NPS指標在調查滿意度提供的價值，是在強調是否願意推薦的問法上，還僅僅只是計分方式的重設計。
NPS的適用性疑慮
關於NPS分數的適用性問題，以及企業/產品該不該花心力、資源在提升NPS分數上，在近幾年有許多討論，我自己蠻喜歡Founders Space創辦人史提芬・霍夫曼(Steven S. Hoffman)在2017年底出版的書Make Elephants Fly: The Process of Radical Innovation (中譯：讓大象飛：矽谷創投教父打造激進是創新的關鍵洞察)中的論點。
他從2013年一篇發表在Bloomberg的文章(Proof That It Pays to Be America’s Most-Hated Companies)談起：該文將美國上市企業股票回報率與ASCI做的客戶滿意指數進行相關性分析，發現結果呈低度相關性，說明許多不去理會客戶的滿意度的公司，還是一樣超級賺錢。
這引出三個討論NPS適用性的切入點:
1. 高NPS本身可以透過損害公司利益的方式操作
這邊作者以Groupon舉例，說明砸錢補貼出高折扣商品可以換取顧客推薦意願，但這些被折扣吸引來的新客在沒有新的折扣後便會消失，企業不可能長久虧損，換來的高NPS也沒有意義。
另外像大家推崇NPS分數超級高的產品iPhone，如果在品質維持的狀況下做特價，一定可以獲得更高的滿意度分數，但蘋果何必為了提高這個指標損害自身利益?
2. 用NPS評估面對大眾市場的企業沒有意義
以Walmart為例，提供的產品類別太多，便很難在任何品項都獲得好的滿意度，也無法因為要迎合特定族群而將資源投入。
(題外話，這邊分享一個SEO做的還不錯的網站(Customer Guru)，在我google “Walmart nps 2020″時出現在搜尋結果第一名，裡面有各產業中較大品牌的nps分數benchmark，Customer Guru的資料顯示，Walmart的NPS分數只有-4)
3. 在市場中有壟斷地位的企業NPS通常不高
這點也回應前面關於股票回報率的文章，市場中的壟斷者不會因為消費者給予低的評價而減損獲利－畢竟消費者沒其他選擇，所以企業自然也沒有動機提升顧客滿意度，直到出現新的競爭者。
前面說了這麼多，最後要回到主題上：NPS分數（淨推薦值）是不是個好指標?
NPS分數最開始被提出時設定的應用場景，是較高層次的評估指標(如整間分公司、或經銷商)，與營收、獲利類似，屬於後期指標(lagging indicator)。在近幾年被用在網路產品上後，其實這樣的性質並沒有改變，受限於資料蒐集方式，NPS分數不可能會是每天檢視的產品指標，而可能是在一個季度結束時評估進步程度的工具。
我們團隊在管理產品便較把NPS分數當作”觀察指標”，而非產品的北極星(而北極星要怎麼定、產品指標需要一個或多個北極星，就是另一個討論了)，把優化投入的目標放在其他與營收相關性更直接的指標。因此我認為NPS分數是個好的指標，也同時是一個簡單的評估工具，但重要的是在使用上要更注意他本身的限制與屬性，(例如單純問到一個NPS分數絕對沒辦法幫助你在優化上做任何決策，勢必要追問一兩個問題，才比較知道如何把7-8分的族群帶到9-10分)，而非給予過高的期待。
寫在文末: